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Record W4401512901 · doi:10.24095/hpcdp.44.7/8.05f

Utilisation des médias sociaux et santé du sommeil chez les adolescents au Canada

2024· article· fr· W4401512901 on OpenAlexaffvenueabout
Florence Lafontaine-Poissant, Justin J. Lang, Britt McKinnon, Isabelle Simard, Karen Roberts, Suzy L Wong, Jean‐Philippe Chaput, Ian Janssen, Meyran Boniel‐Nissim, Geneviève Gariépy

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicSleep and related disorders
Canadian institutionsQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioPublic Health OntarioOttawa Public HealthUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversité de MontréalPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les effets de l’utilisation des médias sociaux sur la santé des adolescents soulèvent de plus en plus de préoccupations en matière de santé publique. Nous avons exploré la relation entre cette utilisation et la santé du sommeil chez les adolescents du Canada de 11 à 17 ans. Méthodologie Des données de l’Enquête sur les comportements de santé des jeunes d’âge scolaire de 2017-2018 étaient disponibles pour 12 557 participants (dont 55,2 % de sexe féminin). Des catégories d’utilisation des médias sociaux ont été établies en fonction de la fréquence (utilisation non active, active ou intensive) et de la présence de symptômes évoquant une dépendance (utilisation problématique). Des modèles de régression logistique à effets mixtes ont révélé des associations entre l’utilisation des médias sociaux et sept indicateurs de la santé du sommeil (symptômes d’insomnie, somnolence diurne, utilisation d’un écran avant de se coucher, respect des recommandations sur la durée du sommeil, variabilité du sommeil, heure de coucher tardive les jours d’école et heure de coucher tardive les jours de repos). Résultats Comparativement à une utilisation active des médias sociaux, une utilisation non active a été associée à de meilleurs résultats des indicateurs de la santé du sommeil, sauf en ce qui concerne les symptômes d’insomnie. Une utilisation intensive des médias sociaux a été associée à un risque accru d’indicateurs défavorables de la santé du sommeil (rapport de cotes ajusté [RCa] de 1,09 à 2,24) et une utilisation problématique a été associée au RCa le plus élevé (1,67 à 3,24). Les associations avec une utilisation problématique des médias sociaux étaient plus marquées chez les filles que chez les garçons, en particulier en ce qui concerne l’heure de coucher tardive les jours d’école (RCa = 3,74 vs 1,84) et les jours de repos (RCa = 4,13 vs 2,18). Les associations entre l’utilisation des médias sociaux et les résultats en matière de sommeil ne variaient pas selon la tranche d’âge. Conclusion Une utilisation intensive et une utilisation problématique des médias sociaux ont été associées à un risque accru de troubles du sommeil chez les adolescents du Canada, avec des associations plus marquées chez les filles que chez les garçons. D’autres recherches doivent être menées pour éclaircir les mécanismes à l’origine des associations entre l’utilisation des médias sociaux et le sommeil, de manière à orienter les recommandations en matière de santé publique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.198

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
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